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gnn.rar（基于TensorFlow 1.15.0和Python 3.6）

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  •      文件类型：RAR

简介：
本资源包提供了基于TensorFlow 1.15.0与Python 3.6环境下构建图神经网络(GNN)的代码，适用于研究及开发人员进行模型训练与测试。 安装包 gnn1.1.0 的任务是进行节点分类，其结果的 target 值为 1 和 -1。参考 recgnn 模型，利用了循环神经网络的思想，在 t-1 状态的基础上训练 t 状态，并通过聚合自身节点的状态和邻居节点的状态来得到新的状态。不断循环并通过反向传播调整参数，最后根据阈值以及最大迭代次数的限制退出循环。

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  • gnn.rar（基于TensorFlow 1.15.0和Python 3.6）
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    本资源包提供了基于TensorFlow 1.15.0与Python 3.6环境下构建图神经网络(GNN)的代码，适用于研究及开发人员进行模型训练与测试。 安装包 gnn1.1.0 的任务是进行节点分类，其结果的 target 值为 1 和 -1。参考 recgnn 模型，利用了循环神经网络的思想，在 t-1 状态的基础上训练 t 状态，并通过聚合自身节点的状态和邻居节点的状态来得到新的状态。不断循环并通过反向传播调整参数，最后根据阈值以及最大迭代次数的限制退出循环。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的Windows AMD64操作系统的TensorFlow库安装包，版本为1.15.0。 Python 3.7 可以直接安装的版本已上传，请记录一下。有需要的话也可以下载。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
    优质
    这是适用于Linux ARM64架构、Python 3.7环境的TensorFlow 1.15.0版本的二进制whl安装包，便于在此平台快速安装和使用TensorFlow进行机器学习或深度学习开发。 TensorFlow 1.15.0适用于Ubuntu arm64系统及Python 3.7版本，适合在Raspberry Pi 3B、3B+或4B上使用。
     
  • 基于Python 3.6 和 TensorFlow 的 CIFAR-10 卷积神经网络项目
    优质
    本项目运用Python 3.6和TensorFlow框架实现了一个针对CIFAR-10数据集的卷积神经网络模型，旨在优化图像分类任务。 CIFAR-10数据集包含60,000张32×32的彩色图像（每个通道），这些图像是从10个不同的类别中抽取出来的。每类有6,000幅图片，其中5,000幅用于训练，其余1,000幅用于测试。数据集总共分为五个训练批次和一个单独的测试批次。 第一次卷积操作使用3×3大小的卷积核，并产生输出为32×32像素、包含32个通道的结果图像。 紧接其后的最大值池化步骤将上述结果进一步处理，得到16×16像素、同样具有32个通道的新图层。 第二次卷积操作在上一步骤生成的特征映射基础上继续进行。
     
  • 基于Python 3.6、OpenCV 3和TensorFlow的CNN银行卡识别代码.zip
    优质
    这是一个包含源代码的压缩包，使用Python 3.6结合OpenCV 3及TensorFlow框架实现基于卷积神经网络（CNN）技术的银行卡自动识别系统。 人工智能领域的深度学习技术使用TensorFlow框架进行实现。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-linux-aarch64-whl
    优质
    这是TensorFlow 1.15.0版本的Python安装包（wheel文件），适用于使用CPython 3.7编译环境的Linux系统上基于ARM架构的设备。 适配昇腾的TensorFlow插件1.15.0版本whl文件提供免编译安装选项。
     
  • TensorFlow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2010-x86_64.whl
    优质
    这是一个针对Python 3.7版本的TensorFlow 1.15.0库的预编译二进制文件，适用于x86-64架构的Linux系统。安装后可直接用于深度学习和机器学习项目开发。 TensorFlow-1.15.0 适用于基于 Ubuntu 的 64 位系统以及 Python3.7 环境。
     
  • TensorFlow 1.9 with CUDA 9.2 and cuDNN 7.1 (Python 3.6)
    优质
    这是一个基于Python 3.6的TensorFlow 1.9版本环境，集成了CUDA 9.2和cuDNN 7.1，适用于进行深度学习模型开发与训练。 TensorFlow 1.9, cuda9.2, cudnn7.1 和 py36 的用户可以考虑升级到最新版本的cuda。
     
  • TensorFlow 2.4.0 版本 3.6 whl
    优质
    这是一段针对Python环境的TensorFlow 2.4.0版本的软件包描述，具体来说是为Python 3.6编译的.whl格式安装文件，便于在相应环境下快速部署和使用。 使用命令 `pip install tensorflow` 可以安装 TensorFlow 2.4.0 的 py3.6 whl 文件。
     
  • 基于Python 3.6、Django和MySQL的电商平台项目
    优质
    本项目采用Python 3.6及Django框架开发，结合MySQL数据库实现高效稳定的电商系统。具备商品展示、订单处理等核心功能。 项目功能模块包括登录、注册、首页展示、列表页展示、详情页展示、购物车管理、下单操作、订单页面查看、个人信息维护以及搜索功能。